黑龍江省醫(yī)療衛(wèi)生資源區(qū)域配置研究

吳萌

摘要：文章采用熵權(quán) TOPSIS 法和集聚度法，選取衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、床位數(shù)、執(zhí)業(yè)（ 助理） 醫(yī)師數(shù)、注冊(cè)護(hù)士數(shù)為指標(biāo)研究黑龍江省各地級(jí)市醫(yī)療衛(wèi)生資源區(qū)域配置水平，結(jié)果得出黑龍江省醫(yī)療資源集聚水平存在區(qū)域差異，床位數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出對(duì)黑龍省各地級(jí)市醫(yī)療衛(wèi)生資源集聚水平的影響較大，13個(gè)市中哈爾濱、大慶、七臺(tái)河的醫(yī)療資源集聚度較大，雙鴨山、伊春、黑河、大興安嶺的醫(yī)療資源集聚度相對(duì)較小。提出應(yīng)從人口和地理兩個(gè)角度配置醫(yī)療衛(wèi)生資源、補(bǔ)齊醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的短板并增加偏遠(yuǎn)城市醫(yī)療資源儲(chǔ)備、改善醫(yī)務(wù)人員薪酬及優(yōu)化衛(wèi)生人力資源結(jié)構(gòu)的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：醫(yī)療衛(wèi)生資源 熵權(quán)TOPSIS法 集聚度法

“十四五”時(shí)期，我國(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)步入新的歷史階段，新型冠狀病毒肺炎的爆發(fā)和其他突發(fā)衛(wèi)生公共事件使得合理配置衛(wèi)生資源、推動(dòng)我國(guó)衛(wèi)生事業(yè)改革和發(fā)展刻不容緩，以有限的醫(yī)療衛(wèi)生資源滿足人民群眾的健康需求迫在眉睫。目前學(xué)者在醫(yī)療資源配置方面研究重點(diǎn)在國(guó)家和發(fā)達(dá)城市，鮮有學(xué)者研究黑龍江省的醫(yī)療配置情況。黑龍江作為新冠疫情曾經(jīng)的中高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，提前預(yù)備做好防護(hù)措施尤其必要。基于此，本文通過(guò)選取相關(guān)指標(biāo)，使用熵權(quán)TOPSIS法和HRAD法，從人口和地理兩個(gè)方面對(duì)黑龍江省的醫(yī)療資源配置進(jìn)行研究，分析黑龍江省13個(gè)地級(jí)市醫(yī)療衛(wèi)生資源區(qū)域配置的合理性，以期助力黑龍江的發(fā)展。

一、資料與方法

（一）研究對(duì)象和研究數(shù)據(jù)

本研究以黑龍江省為研究對(duì)象，對(duì)該省13個(gè)地級(jí)市的醫(yī)療衛(wèi)生資源集聚情況進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)來(lái)源于2020年《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

醫(yī)療資源是指提供醫(yī)療服務(wù)的生產(chǎn)要素的總稱，通常包括人員、醫(yī)療費(fèi)用、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療床位、醫(yī)療設(shè)施和裝備、知識(shí)技能和信息等。楊樂(lè)，王紅漫提到醫(yī)療衛(wèi)生資源配置中，物力資源、人力資源和財(cái)力資源是三大基本要素[1]。梳理文獻(xiàn)及結(jié)合實(shí)際本文從人、財(cái)、物三個(gè)角度綜合考慮選取了衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、床位數(shù)、執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)、注冊(cè)護(hù)士數(shù)、政府醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出五個(gè)指標(biāo)來(lái)代表黑龍江省的醫(yī)療衛(wèi)生資源情況。

（二）研究方法

1.熵權(quán)TOPSIS法

熵值法是一種客觀賦值法，在信息論中，熵是對(duì)一種不確實(shí)性的度量，信息量越大，不確定性就越小;信息量越小，不確定性就越大。根據(jù)熵的特性計(jì)算熵值，熵值越小，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（權(quán)重）越大。如果某項(xiàng)指標(biāo)的值全部相等，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中不起作用。TOPSIS是多目標(biāo)決策分析法，根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法，是一種距離綜合評(píng)價(jià)方法。

熵權(quán)TOPSIS是先由熵權(quán)法計(jì)算得到指標(biāo)的客觀權(quán)重，再利用TOPSIS法，對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)。取值范圍為[0，1]，值越接近于1表明樣本評(píng)分越好?；陟貦?quán)的TOPSIS模型能夠充分利用原始信息，其結(jié)果能夠客觀描述各個(gè)指標(biāo)之間的差距。

2.衛(wèi)生資源集聚度法（HRAD）

（1）方法介紹

HRAD是袁素維[2]等在衛(wèi)生資源配置研究方面提出的創(chuàng)新方法，是從人口和地理兩個(gè)方面來(lái)綜合評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源配置是否公平的指標(biāo)。具體計(jì)算方法為：

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)HRADi=1，表示該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源按照地理配置絕對(duì)公平;當(dāng)HRADi>1，表示某市i在占該省1%的土地面積上集聚的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)量占全國(guó)的比重大于1%，說(shuō)明衛(wèi)生人力資源按地理配置公平性較高;HRADi<1，表示某省份i在占全國(guó)1%的土地面積上集聚的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)量占全國(guó)的比重小于 1%，說(shuō)明衛(wèi)生人力資源按地理配置公平性較低。表示當(dāng)，表示該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源按照人口配置絕對(duì)公平;，表示某省份i在占全國(guó)1%的人口分布上集聚的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)量占全國(guó)的比重大于 1%，說(shuō)明醫(yī)療衛(wèi)生資源按人口配置公平性較高;，表示某省份 i 在占全國(guó)1%的土地面積上集聚的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)量占全國(guó)的比重大于 1%，說(shuō)明醫(yī)療衛(wèi)生資源按人口分布公平性較低[4-5]。其中HRi代表某地級(jí)市擁有某衛(wèi)生資源的數(shù)量，HRn代表全省擁有某衛(wèi)生資源總數(shù)，Ai代表某地級(jí)市地理面積，An代表全省總地理面積。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）熵權(quán)TOPSIS法結(jié)果

熵權(quán)法結(jié)果如表1所示：

觀察表1熵值行，除了醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出的熵值為0.885，其余四個(gè)指標(biāo)的熵值均大于0.9，且衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師、注冊(cè)護(hù)士數(shù)的熵值均超過(guò)0.96。根據(jù)熵權(quán)法的原理可知床位和醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出兩個(gè)指標(biāo)的離散程度相對(duì)偏大，所以這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)黑龍江省各市醫(yī)療資源配置綜合評(píng)價(jià)的影響更大。

TOPSIS法結(jié)果如表2所示：

利用熵權(quán)法賦予五個(gè)指標(biāo)權(quán)重，再利用TOPSIS法測(cè)算各對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離，得到每個(gè)對(duì)象與理想方案的相對(duì)貼近程度，再對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排序。結(jié)果如表2所示：第五列為各個(gè)地級(jí)市的得分排名情況。得分為1的只有哈爾濱，說(shuō)明該市的評(píng)分最好，其次是齊齊哈爾，評(píng)分為0.435，不到哈爾濱得分的0.5倍，評(píng)分一般。第三名是綏化，評(píng)分為0.396。排名最后的雙鴨山評(píng)分為0.092還不到0.1，該市的評(píng)分最差。其他部分地級(jí)市得分都是0.1、0.2、0.3左右，評(píng)分效果較差。

（二）集聚度法結(jié)果

1.黑龍江省各地級(jí)市醫(yī)療衛(wèi)生資源基于人口配置集聚度如表3所示：

從衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)分析，七臺(tái)河的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)的集聚度超過(guò)了1，達(dá)到了2.285，其余13個(gè)市的集聚度均小于1;從床位數(shù)分析，哈爾濱、雞西、鶴崗、雙鴨山、佳木斯五個(gè)市的集聚度超過(guò)了1。齊齊哈爾、大慶、伊春、七臺(tái)河、牡丹江、大興安嶺六個(gè)市集聚度均超過(guò)0.9，但未達(dá)到1;從執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)分析，哈爾濱、雞西、鶴崗、大慶、佳木斯、牡丹江、大興安嶺七個(gè)市超過(guò)1，其余市均小于1;從注冊(cè)護(hù)士數(shù)分析，綏化集聚度偏低，為0.404。黑河為0.836。齊齊哈爾、伊春、七臺(tái)河三個(gè)市的集聚度接近1，其余八個(gè)市均大于1;從衛(wèi)生費(fèi)用支出分析，哈爾濱、大慶、綏化的集聚度偏低，齊齊哈爾接近1，其余市均超過(guò)1。

綜合分析，黑河和大興安嶺的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)的集聚度小于0.01，說(shuō)明黑河和大興安嶺集聚的機(jī)構(gòu)數(shù)較人口數(shù)相對(duì)不足。齊齊哈爾和綏化兩個(gè)市五個(gè)指標(biāo)的集聚度均小于1，即醫(yī)療衛(wèi)生資源配置未達(dá)到絕對(duì)公平。其余13個(gè)市五個(gè)指標(biāo)中均有個(gè)別指標(biāo)達(dá)到了較高值，即這幾個(gè)指標(biāo)的集聚度高，醫(yī)療資源配置相對(duì)過(guò)剩。部分指標(biāo)未達(dá)到1，說(shuō)明這部分指標(biāo)的集聚度低，部分醫(yī)療資源配置相對(duì)不足。

2.黑龍江省各地級(jí)市醫(yī)療衛(wèi)生資源基于地理面積配置集聚度如表4所示：

從衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)分析，伊春，黑河、大興安嶺的集聚度分別為0.5、0.347、0.106，這三個(gè)市的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)的集聚度較低，哈爾濱的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)集聚度最高，達(dá)到1.774，排名1。其余九個(gè)市的集聚度均超過(guò)1;從床位數(shù)分析，大興安嶺的集聚度只有0.081，未達(dá)到0.1，排名13。伊春、黑河的集聚度均未達(dá)到0.5，雙鴨山、綏化的集聚度接近1，其余七市集聚度均超過(guò)1，而哈爾濱的集聚度為2.995，接近3，排名1;從執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)分析，大興安嶺的集聚度為0.091，排名13。黑河0.291，排名12。雙鴨山為0.782，排名10。佳木斯接近1，其余九市均超過(guò)1，其中哈爾濱集聚度為2.551，排名1;從注冊(cè)護(hù)士數(shù)分析，大興安嶺集聚度為0.091，未達(dá)到0.1。黑河為0.252，排名12，伊春0.395，排名11。雙鴨山、綏化超過(guò)0.5，排名分別為9和10，其余各市均超過(guò)1。其中哈爾濱為2.629，排名1;從醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用支出分析，哈爾濱和大慶的集聚度均大于2，排名分別為1和2。齊齊哈爾、七臺(tái)河和綏化大于1，其余8市均小于1。

綜合分析，13個(gè)市的五項(xiàng)醫(yī)療資源指標(biāo)排名相對(duì)來(lái)說(shuō)穩(wěn)定。從集聚度具體數(shù)值來(lái)說(shuō)，哈爾濱、齊齊哈爾、大慶和七臺(tái)河五項(xiàng)指標(biāo)的集聚度大于1，說(shuō)明這三市的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置具有過(guò)高的公平性，醫(yī)療資源地理配置相對(duì)過(guò)剩。其余各市均有個(gè)別指標(biāo)大于1，個(gè)別指標(biāo)小于1，說(shuō)明這些市部分醫(yī)療資源具有過(guò)高的公平性，即醫(yī)療資源地理配置相對(duì)過(guò)剩。部分醫(yī)療資源公平性較低，即該部分醫(yī)療資源地理配置相對(duì)不足。大興安嶺五項(xiàng)指標(biāo)均小于1，床位數(shù)、執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)和注冊(cè)護(hù)士數(shù)的集聚度均小于0.1，說(shuō)明該市醫(yī)療衛(wèi)生資源配置相對(duì)不足。實(shí)證結(jié)果反映出黑龍江省衛(wèi)生資源按照地理面積分配極度的不平衡，出現(xiàn)了區(qū)域性的聚集，醫(yī)療資源大部分集聚在西南部地區(qū)的哈爾濱市和大慶市。

三、討論

上述的實(shí)證結(jié)果都驗(yàn)證了黑龍江省的醫(yī)療衛(wèi)生資源在哈爾濱的集聚度較高，醫(yī)療資源人均和地理配置都相對(duì)過(guò)剩。齊齊哈爾和大慶從地理面積角度醫(yī)療衛(wèi)生資源配置公平性較高，出現(xiàn)了資源相對(duì)過(guò)剩的狀態(tài)。而其余省市個(gè)別指標(biāo)過(guò)高或者過(guò)低，說(shuō)明醫(yī)療資源配置不均，比如大興安嶺的醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)人口分布集聚度較高，說(shuō)明該市這個(gè)指標(biāo)的人口配置相對(duì)過(guò)剩。而從地里角度該市醫(yī)療資源集聚度均小于1，還有些指標(biāo)未達(dá)到0.1，醫(yī)療資源地理配置相對(duì)不足。

（一）綜合人口和地理兩個(gè)角度配置醫(yī)療資源

省會(huì)城市一般是一個(gè)省政治、經(jīng)濟(jì)、科教、文化、交通中心，人才向該市聚集，所以單從人口角度考慮醫(yī)療衛(wèi)生資源的分配情況過(guò)于片面，比如從人口角度考慮哈爾濱、大慶的衛(wèi)生資源配置會(huì)發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)市的醫(yī)療資源集聚度有所下降，部分指標(biāo)排名倒數(shù)，而從地理面積角度考慮時(shí)，該市所有指標(biāo)聚集度都很高，說(shuō)明這兩個(gè)市的醫(yī)療資源配置相對(duì)過(guò)剩。所以綜合人口和地理面積兩個(gè)角度來(lái)考慮資料資源的分配情況更加合理。

（二）補(bǔ)齊醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的短板，增加偏遠(yuǎn)城市醫(yī)療資源儲(chǔ)備

除了圍繞哈爾濱及大慶市的城市，偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)療資源稀少，政府及有關(guān)部門需增加偏遠(yuǎn)城市的醫(yī)療資源儲(chǔ)備，使得醫(yī)療資源分配相對(duì)公平。[6]

參考文獻(xiàn)

[1]楊樂(lè)，王紅漫.北京市醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的公平性分析[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2018，37（11）：37-40.

[2]袁素維，危鳳卿，劉雯薇，張哲，馬進(jìn).利用集聚度評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源配置公平性的方法學(xué)探討[J].中國(guó)醫(yī)院管理，2015，35（02）：3-5.

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[4]王薇，李媛菊，馬路野，趙敏，蔣淑敏，張曉星，朱偉.基于集聚度的河南省衛(wèi)生人力資源公平性評(píng)價(jià)[J].中國(guó)醫(yī)院管理，2017，37（08）：48-49+73.

[5]蔣淑敏，張曉星，王薇，李媛菊，田召召，薛浩，孫長(zhǎng)青，朱偉.基于集聚度的我國(guó)衛(wèi)生人力資源配置公平性分析[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2018，45（18）：3347-3351.

[6]王潔，趙瑩，郝玉玲，江全生.我國(guó)農(nóng)村基層衛(wèi)生人才隊(duì)伍建設(shè)的現(xiàn)狀、問(wèn)題及建議[J].中國(guó)衛(wèi)生政策研究，2012，5（04）：45-51.